Bruit gaussien
En traitement du signal, un bruit gaussien est un bruit dont la densité de probabilité est une distribution gaussienne (loi normale). L'adjectif gaussien fait référence au mathématicien, astronome et physicien allemand Carl Friedrich Gauss[1] - [2].
La densité de probabilité d'une variable aléatoire gaussienne est la fonction :
oĂč reprĂ©sente le niveau de gris, la valeur de gris moyenne et son Ă©cart type[3].
Un cas particulier est le bruit blanc gaussien, dans lequel les valeurs à toute paire de temps sont identiquement distribuées et statistiquement indépendantes (et donc non corrélées (en)). Dans les tests et la modélisation des canaux de communication, le bruit gaussien est utilisé comme bruit blanc additif pour générer un bruit additif blanc gaussien.
Dans le domaine des tĂ©lĂ©communications et des rĂ©seaux informatiques, les canaux de communication peuvent ĂȘtre affectĂ©s par du bruit gaussien Ă large bande (en) provenant de nombreuses sources naturelles, telles que les vibrations thermiques des atomes dans les conducteurs (appelĂ©es bruit thermique ou bruit de Johnson-Nyquist), le bruit de grenaille, le rayonnement du corps noir de la terre et d'autres objets chauds, et de sources cĂ©lestes telles que le soleil.
Bruit gaussien dans les images numériques
Les principales sources de bruit gaussien dans les images numĂ©riques se produisent pendant l'acquisition, par exemple le bruit du capteur causĂ© par un mauvais Ă©clairage et/ou une tempĂ©rature Ă©levĂ©e, et/ou la transmission, par exemple le bruit du circuit Ă©lectronique (en)[3]. Dans le traitement numĂ©rique de l'image (en), le bruit gaussien peut ĂȘtre rĂ©duit en utilisant un filtrage spatial, bien que lors du lissage d'une image, un rĂ©sultat indĂ©sirable puisse rĂ©sulter dans le flou des bords et des dĂ©tails de l'image Ă Ă©chelle fine, car ils correspondent Ă©galement Ă des hautes frĂ©quences bloquĂ©es. Les techniques conventionnelles de filtrage spatial pour le dĂ©bruitage comprennent : le filtrage moyen (convolution), le filtre mĂ©dian et le lissage gaussien (en)[1] - [4].
Notes et références
- (en) Tudor Barbu, « Variational Image Denoising Approach with Diffusion Porous Media Flow », Abstract and Applied Analysis, vol. 2013,â , p. 8 (DOI 10.1155/2013/856876 ).
- (en) Barry Truax, « Handbook for Acoustic Ecology » [archive du ], Cambridge Street Publishing, (consulté le ).
- (en) Philippe Cattin, « Image Restoration: Introduction to Signal and Image Processing », MIAC, University of Basel, (consulté le ).
- (en) Robert Fisher, Simon Perkins, Ashley Walker et Erik Wolfart, « Image Synthesis â Noise Generation » (consultĂ© le ).
Voir aussi
Bibliographie
- Benjamin Jourdain, Probabilités et statistique, Ellipses, , 182 p. (ISBN 978-2729841690).